LSTM

深度学习——LSTM解决分类问题

深度学习——LSTM解决分类问题
2023-07-16 16:37 阅读数 25

LSTM 长短期记忆循环神经网络（学习笔记）

LSTM 长短期记忆递归神经网络1.LSTM 定义LSTM 全称是Long Short Term Memory (长短期记忆)，是RNN的一种。基本一般情况下使用RNN都是使用LSTM，最基础的RNN存在一些问题，LSTM的效果更好。最基础版本的RNN每一时刻的隐藏层不仅由该时刻的输入决定，...
2022-04-29 21:07 阅读数 64

tensorflow2.0用LSTM实现MNIST手写数字数据集分类

一般来说，用CNN来进行图像分类任务可以获得很高的准确率，而LSTM一般用于自然语言处理方面，但是，用LSTM也是可以实现图像分类并得到较高准确率的。代码如下：import tensorflow as tfimport tensorflow.keras as kerasfrom tensorf...
2022-04-07 10:45 阅读数 111

基于LSTM算法的股票预测详解

一、需求给定几个已知的股市因素（开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额）及各因素对应的大量数据，训练一个该股票的涨跌趋势的预测模型。并在给定的测试数据的条件下求出接下来的涨跌趋势。即得到下图中的label值。-1代表跌、1代表涨。二、分析1、LSTM简单介绍LSTM这个算法是专门训练有时间序列...
2021-05-25 15:34 阅读数 293

对文本进行分类方法python_pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式

model.py：#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import torchfrom torch import nnimport numpy as npfrom torch.autograd import Variableimport torch....
2021-01-30 19:32 阅读数 72

lstm预测模型_使用LSTM预测股票价格

在本文中，我们将使用神经网络，特别是LSTM模型来预测时间序列数据的行为。需要解决的问题是经典的股市预测。所有使用的数据和代码都可以私信我。虽然这是一个老问题，但直到今天仍未解决。事实很简单：股价是由几个因素决定的，历史股价只是其中的一小部分。因此，预测价格行为是一个非常棘手的问题。摘要首先，...
2020-11-23 21:14 阅读数 112

RNN，LSTM，GRU实现股票预测

1. RNN实现股票预测数据源：使用tushare模块下载的SH600519贵州茅台的日k线数据，只用该数据的C列数据，用连续60天的开盘价预测第61天的开盘价。源码：p37_tushare.pyimport tushare as tsimport matplotlib.pyplot as p...
2020-05-28 18:09 阅读数 407

Pytorch_LSTM与GRU

RNN循环网络在序列问题处理中得到了广泛的应用。但使用标准版本的RNN模型时，常遇到梯度消失gradient vanishing和梯度爆炸gradient explosion问题。RNN的缺点RNN的梯度消失和梯度爆炸不同于其它网络，全连接网络和卷积网络每一层有不同参数，而RNN 的每个处理单...
2019-12-11 14:18 阅读数 30

PyTorch中的循环神经网络（RNN+LSTM+GRU）

一、RNN网络1、Pytorch中的RNN参数详解rnn = nn.RNN(*arg,**kwargs)（1）input_size：输入xtx_txt​的维度（2）hidden_size：输出hth_tht​的维度（3）num_layers：网络的层数，默认为1层（4）nonlinearity...
2019-11-23 15:04 阅读数 79

matlab LSTM序列分类的官方示例

matlab版本是2018b及其以上。%%%加载序列数据%数据描述：总共270组训练样本共分为9类，每组训练样本的训练样个数不等，每个训练训练样本由12个特征向量组成，[XTrain,YTrain] = japaneseVowelsTrainData;%数据可视化figureplot(XTra...
2019-10-24 18:37 阅读数 100
技术
今日推荐
ioDraw Mac客户端安装教程
阅读数 16
下载桌面版
GitHub
百度网盘（提取码：draw）
Gitee
云服务器优惠
阿里云优惠券
腾讯云优惠券
华为云优惠券
站点信息
问题反馈
邮箱：[email protected]
QQ群：766591547
关注微信
©2020-2024 ioDraw All rights reserved, Privacy Policy